import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年下半年 * 题目:求数组的平均值 * */ public class Exercise07_08 { public static void main(String[] args){ Scanner input=new Scanner(System.in); double[] array=new double[10]; System.out.println("输入10个double型的数&q

In a given integer array A, we must move every element of A to either list B or list C. (B and C initially start empty.) Return true if and only if after such a move, it is possible that the average value of B is equal to the average value of C, and

一.排序 1.sort -- 从最低到最高排序,删除原有的键名,赋予新的键名[字母比数字高] 2.rsort -- 逆向排序(最高到最低),删除原有的键名,赋予新的键名[字母比数字高] 3.asort -- 正向排序,保持索引关系  4.arsort --逆向排序,保持索引关系     5.ksort --按照键名排序    6.krsort --按照键名逆向排序 (1)纯英文:$fruits = array("d" => "lemon", "a&q

JavaScript 的新版本(ECMAScript 5)中,为数组新增了一些方法.这些方法包括: forEach(f [,o]): 此方法类似于for/in循环,其作用是遍历整个数组并执行函数的某些操作,但它不会遍历数组的属性.它接受一个函数参数,该函数可以有1.2与3个参数.完整的三个参数分别为:数组中的每一个值,数组的索引,数组本身.这个函数没有返回值.如: var a = [0,1,2,3,4]; var sum = 0; a.forEach(function(v,i,arr){ sum

原文:深入理解C指针之四:指针和数组 数组是C内建的基本数据结构,数组表示法和指针表示法紧密关联.一种常见的错误认识是数组和指针完全可以互换,尽管数组名字有时可以当做指针来用,但数组的名字不是指针.数组和指针的区别之一就是,尽管数组的名字可以返回数组地址,但是名字不能作为赋值操作的目标. 概述 数组是能用索引访问的同质元素连续集合.数组的元素在内存中是相邻的,而且元素都是同一类型的.数组的长度是固定的,realloc函数和变长数组提供了应对长度需要变化的数组的技术. 一维数组是线性结构,用一个索

Array reduce() 方法  ,无非就是 计算数组元素 相加后的总和 ,看网上给的Demo 全是  [1,2,3,4,6].reduce 这种基本用法, 本次我将使用 reduce 实现 数组对象中 具体属性 Price 累加   [{ name: 'apple',  price: 10 }, {  name: 'banana',   price: 9  } ]; 方法  Chorme IE  Firefox   Safari Opera  reduce() Yes 9.0 3.0 4

摘要: 1.RDD的五大属性 1.1 partitions(分区) 1.2 partitioner(分区方法) 1.3 dependencies(依赖关系) 1.4 compute(获取分区迭代列表) 1.5 preferedLocations(优先分配节点列表) 2.RDD实现类举例 2.1 MapPartitionsRDD 2.2 ShuffledRDD 2.3 ReliableCheckpointRDD 3.RDD可以嵌套吗? 内容: 1.RDD的五大属性 1.1partitions(分区

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

1.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 2.基于最优化方法的最佳回归系数确定 2.1 梯度上升法 参考:机器学习--梯度下降算法 2.2 训练算法:使用梯度上升找到最佳参数 Logistic回归梯度上升优化算法 def loadDataSet(): dataMat = []; labelMat = [] fr = open('testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() dataM

作者:gou-tian 来自:github show内容展示 尝试用微信小程序的template组件实现.同时,尝试页面间转跳时传参,在目标页面引入模板文件实现 写的更少,做的更多 篇幅有限详细代码此处省略 <view class="show-warp"> <block wx:for="{{discuss}}" wx:key="index"> <template is="discuss" data

有一个数据多维分析的任务: 日志的周UV: APP的收集量及标注量,TOP 20 APP(周UV),TOP 20 APP标注分类(周UV): 手机机型的收集量及标注量,TOP 20 机型(周UV),TOP 20 手机厂商(周UV): 初始的解决方案:Spark读取数据日志,然后根据分析需求逐一进行map.distinct.reduceByKey得到分析结果.但是,这种方案存在着非常大的缺点--重复扫描数据源多次. 1. Pig Pig提供cube关键字做OLAP,将dimension分为了两类:

OC KVC KVC 全称 key valued coding 键值编码 在说KVC之前应该简单的了解一下反射机制 反射机制是在运行状态中,对于任意一个类,都能够知道这个类的所有属性和方法. 对于任意一个对象,都能够调用它的任意一个方法和属性. JAVA,C#都有这个机制. ObjC也有,所以你根部不必进行任何操作就可以进行属性的动态读写,那就是KVC. KVC的操作方法由NSKeyValueCoding提供,而他是NSObject的类别,也就是说ObjC中几乎所有的对象都支持KVC操作. 常用

前言: 软工的一个小作业:实现"黄金分割小游戏", 需要结对编程,队友:陈乐云    共用时两天. 早期思路设计: 采用键值对的形式,以Map作为存储结构.优点:能够将数据与用户对应,缺点:采用java实现过于复杂,工程量过大,需要消耗大量资源,类型转换容易出错. 后期思路设计: 采用二维数组:第一行用于存储用户输入原始数据,第二行用于存储中间数据(第一行的与G值做差的绝对值),第三行用于保存用户得分. 优点:实现简单,易于运算 分工: 前期:陈乐云负界面设计 和 代码的检查     

函数格式 scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None) 今天阅读数据建模第一章线性规划问题,问题描述如下: 通过介绍我们知道了线性规划,就是目标函数及约束条件均为线性函数. 通过画图我们可知,X1,X2的最优解为2,6,目标值为26. 我们如何时候这个scipy的公式来计算这个值呢:

视图.绘图.贴图.手势.变形.布局.动画.动力.特效 UIBezierPath.UIGestureRecognizer.CGAffineTransform.frame.bounds.center.transform.UITouch.UIEvent.Layout.Autoresizing.Auto Layout.Animation.UIImage.NSTimer.UIView.Core Animation.CALayer.CAAnimation.CABasicAnimation.CAKeyfram

做项目的时候经常会用到标签,比如说现在很多项目中搜索历史用标签展示 和 选择某个产品的不同属性用标签展示....网上的有很多封装好的标签,但是作为一个上进的程序员,都希望能有一个自己写的.其实也是一种积累知识的过程.现在的这个标签是根据你的标签的搜字母来排序的.下载地址:https://github.com/liguoliangiOS/LGLTagsView.git先来看下效果: 下面的是代码说明和代码: (1)包括两个部分:LGLTagsFrame(计算标签的frame)  LGLTagsVi

arr的高级用法 reduce 方法(升序) 语法: array1.reduce(callbackfn[, initialValue]) 参数 定义 array1 必需.一个数组对象. callbackfn 必需.一个接受最多四个参数的函数.对于数组中的每个元素,reduce 方法都会调用 callbackfn 函数一次. initialValue 可选.如果指定 initialValue,则它将用作初始值来启动累积.第一次调用 callbackfn 函数会将此值作为参数而非数组值提供 返回值:

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/adding.html Baby Steps - Algebra 一.两个标量相加 在学习theano的开始,首先来感受下它是如何工作的,让我们先来定义一个简单的相加函数: >>> import theano.tensor as T >>> from theano import function >>> x = T.dscalar('x') >

2.0 简介 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针(为了保存各种类型的对象,只能牺牲空间).这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间. 此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似.但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运

背景 使用spark开发已有几个月.相比于python/hive,scala/spark学习门槛较高.尤其记得刚开时,举步维艰,进展十分缓慢.不过谢天谢地,这段苦涩(bi)的日子过去了.忆苦思甜,为了避免项目组的其他同学走弯路,决定总结和梳理spark的使用经验. Spark基础 基石RDD spark的核心是RDD(弹性分布式数据集),一种通用的数据抽象,封装了基础的数据操作,如map,filter,reduce等.RDD提供数据共享的抽象,相比其他大数据处理框架,如MapReduce,Peg

1.什么是RDD? 上一章讲了Spark提交作业的过程,这一章我们要讲RDD.简单的讲,RDD就是Spark的input,知道input是啥吧,就是输入的数据. RDD的全名是Resilient Distributed Dataset,意思是容错的分布式数据集,每一个RDD都会有5个特征: 1.有一个分片列表.就是能被切分,和hadoop一样的,能够切分的数据才能并行计算. 2.有一个函数计算每一个分片,这里指的是下面会提到的compute函数. 3.对其他的RDD的依赖列表,依赖还具体分为宽依